本文综述强化学习在逻辑综合与量子电路优化中的应用：INVICTUS利用离线强化学习生成综合启发式序列，显著改善面积时延积并缩短运行时间；其他研究分别采用A2C自动优化逻辑综合、强化学习设计最小量子电路、以LDBA塑造奖励保证收敛、深度卷积网络优化量子电路（深度降低27%、门数减少15%），并提出Quarl量子电路优化器及无序量子电路编译方法（减少约50%门数），用于Ising能量最小化。